Gute Ergebnisse sind kein Zufall
Als ich angefangen habe, mit Copilot zu arbeiten, waren meine Prompts sehr einfach. Die ersten Situationen, in denen mir das wirklich aufgefallen ist, waren ganz konkrete Arbeitsmomente: Vertragsdokumente, Ausschreibungsunterlagen und längere Konzepte, bei denen ich schnell zu einer belastbaren Einschätzung kommen wollte.
Ich formulierte Prompts kurz, generisch und oft bewusst vage. Ich wollte zunächst sehen, was Copilot daraus macht, wie mit wenig Kontext umgegangen wird und hatte Bedenken, Aspekte frühzeitig auszuschließen, wenn ich zu viel vorgebe.
Ein typischer früher Prompt war:
„Fasse dieses Dokument zusammen.“
Das Ergebnis war oft einigermaßen brauchbar, für meinen Arbeitsalltag aber zu allgemein. Mal bekam ich wenige Bullet Points, mal einen halbseitigen Fließtext. Ich konnte mir vor allem nicht sicher sein, ob wirklich die Themen enthalten waren, die ich als relevant empfinde. Für einfache Inhalte war das ausreichend. In meinem Arbeitskontext, in dem es oft um konkrete Risiken, Abhängigkeiten oder fehlende Regelungen geht, war mir das zu ungenau.
Ich musste dennoch den Text selbst komplett lesen, um sicher zu sein, dass die wesentlichen Aspekte in der Zusammenfassung enthalten waren.
Erste Anpassungen
Relativ schnell habe ich begonnen, mehr Kontext zu geben.
Statt eines Satzes habe ich beschrieben:
worum es im Dokument geht
welche Themen relevant sind
welches Ziel ich verfolge
Der Prompt wurde zum Beispiel so:
„Erstelle eine Zusammenfassung dieses Dokuments. Es handelt sich um ein erstes Konzept zur Ausschreibung X. Bitte fokussiere dich auf Betriebsmodell, Servicezeiten, Projektgovernance, Zeitplan und Kosten. Achte außerdem darauf, ob Anforderungen explizit ausgeschlossen werden. Ziel ist eine erste Vergleichsbasis.“
Die Ergebnisse wurden sofort besser. Statt allgemeiner Zusammenfassungen bekam ich deutlich häufiger genau die Aspekte, die ich später ohnehin geprüft hätte: ausgeschlossene Anforderungen, Governance und Abhängigkeiten.
Trotzdem blieb manches noch zu allgemein.
Der eigentliche Punkt
Aus diesen Ergebnissen und Experimenten habe ich schnell gelernt, dass Copilot direkt auf Klarheit, Kontext und Präzision reagiert und meine Unklarheiten in der Art zu fragen, unmittelbar bestraft.
So wie bei der Übergabe von Arbeitspaketen an Kolleg:innen, muss ich auch bei Copilot ganz genau sagen, welche Art von Ergebnis ich in welchem Format erwarte und worum es bei der Aufgabe überhaupt geht.
Vier Arten zu prompten
Im Laufe der Zeit habe ich gemerkt, dass ich Prompts heute nicht mehr immer gleich schreibe. Es gibt vier unterschiedliche Wege, die ich je nach Situation nutze.
1. Prompts selbst schreiben
Das ist der Klassiker und immer dann sinnvoll, wenn ich genau weiß, was ich brauche.
Ich formuliere bewusst:
Ziel
Kontext
Struktur
Grenzen
Beispiel:
„Fasse das Dokument zusammen und erstelle eine tabellarische Übersicht mit den Spalten Thema, Zusammenfassung und Referenz. Fokussiere dich auf Risiken, Abweichungen und ausgeschlossene Anforderungen. Erfinde keine Inhalte.“
Das ist für mich Standard in Vertrags- und Analysekontexten, um einen guten Überblick zu erhalten.
2. Prompts mit Unterstützung verbessern
Gerade am Anfang habe ich viel mit dem Prompt Coach gearbeitet.
Das hat mir gezeigt:
wo ich unklar bin
was fehlt
wie ich Anforderungen präziser formuliere
Der größte Mehrwert war nicht der fertige Prompt, sondern das Verständnis dafür, wie ein guter Prompt aufgebaut ist.
Heute brauche ich das weniger bewusst, aber die Logik dahinter nutze ich ständig.
3. Prompts delegieren
Bei komplexeren Themen schreibe ich den Prompt oft gar nicht mehr selbst.
Ich beschreibe, was ich erreichen möchte und lasse Copilot den Prompt erstellen.
Zum Beispiel:
„Ich möchte eine strukturierte Analyse von Vertragsrisiken.“
Copilot stellt Rückfragen und entwickelt daraus einen deutlich präziseren Prompt.
Das funktioniert richtig gut.
Gerade bei:
wiederkehrenden Aufgaben
komplexen Analysen
neuen Themenfeldern
Der Vorteil:
Ich überspringe den ersten Entwurf und starte direkt auf einem höheren Niveau.
Manchmal sind die Prompts so umfangreich, dass ich sie kaum vollständig lese 😅
4. Reverse Prompting
Bei sehr wichtigen oder richtig komplexen Aufgaben mit höheren Anforderungen an Genauigkeit lasse ich den Prompt anschließend überprüfen.
Zum Beispiel:
„Agiere als Senior Prompt Engineer. Analysiere den gerade von dir erstellten Prompt auf Schwächen und mögliche Missverständnisse. Optimiere ihn anschließend.“
Das Ergebnis zeigt mir:
wo der Prompt zu vage ist
welche Annahmen fehlen
welche Struktur verbessert werden kann
Ein zentraler Punkt, der dabei fast immer ergänzt wird:
„Erfinde keine Inhalte. Wenn Informationen fehlen, weise explizit darauf hin.“
Dieser eine Satz hat bei mir die Qualität der Ergebnisse deutlich verändert, so dass ich ihn sowohl in meine personalisierten Anweisungen aufgenommen habe und auch selber in einfachen Prompts nutze.
Copilot und andere KI-Systeme neigen dazu, fehlende Informationen plausibel zu ergänzen, wenn ich keine klare Anweisung zum Umgang mit Unsicherheit gebe. Dieser kleine Zusatz hat die Ergebnisse für mich deutlich verlässlicher gemacht und Halluzinationen deutlich reduziert.
Was Copilot vorher wissen muss
Unabhängig davon, welchen Weg ich nutze, sind es immer die gleichen Dinge, die entscheidend sind:
Ziel
Was soll am Ende entstehen
Kontext
Worum geht es konkret
Tiefe
Überblick oder belastbare Analyse
Grenzen
Was soll Copilot nicht tun
Format
Wie soll das Ergebnis aussehen
Warum Agenten nichts daran ändern
Agenten, Cowork, Scout – all das wird gerade stark diskutiert.
In der Praxis erlebe ich, dass die Qualität immer noch an den Anweisungen hängt. Viele User nutzen für die allermeisten Aufgaben den Copilot Chat oder die Copilot-Funktionen innerhalb der Apps. Hier bleiben genaue Anweisungen im Prompt wichtig.
Auch ein deklarativer Agent funktioniert nur dann gut, wenn:
das Ziel klar ist
der Kontext sauber definiert ist
die Grenzen gesetzt sind
Das ist nichts anderes als ein guter Prompt.
Der Unterschied ist nur:
ein Prompt wird häufig nur einmal genutzt
ein Agent wird wiederverwendet
Agenten skalieren gute Prompts, aber sie ersetzen sie nicht.
Was sich für mich verändert hat
Am Anfang habe ich gedacht: Copilot muss besser werden.
Heute weiß ich: Meine Art zu fragen war das Problem.
Außer für einfache Fragen, schreibe ich kaum noch einfache Prompts.
Entweder:
ich strukturiere sie bewusst selbst
ich lasse sie erstellen oder
ich lasse sie überprüfen und optimieren
Austausch
Mich interessiert:
Wie hat sich eure Art zu prompten verändert und was hat bei euch den größten Unterschied gemacht?
